如何规范使用pd.to_datetime将object转为datetime并消除警告？

1. 修复日期类型转换问题 #

你用dt.strftime('%Y-%m')会把datetime对象转换成字符串，所以数据类型始终是object。要保留datetime64[ns]类型，只需要完成datetime转换即可，不需要额外格式化字符串：

# 直接转换为datetime原生类型
cleaned_df['month'] = pd.to_datetime(cleaned_df['month'])

如果需要显示成YYYY-MM格式，不用修改数据类型，只需设置pandas的显示选项：

pd.options.display.date_format = '%Y-%m'

这样数据类型依然是datetime，但显示出来就是你要的格式。

2. 消除SettingWithCopyWarning警告 #

这个警告是因为cleaned_df大概率是从其他DataFrame切片得到的副本，而非独立的DataFrame。两种常用解决方法：

• 方法一：创建时显式复制
  如果cleaned_df是通过切片生成的（比如cleaned_df = original_df[cols]），改成：

cleaned_df = original_df[cols].copy()

• 方法二：用.loc定位赋值
  通过.loc明确指定行列进行赋值，避免直接修改副本：

cleaned_df.loc[:, 'month'] = pd.to_datetime(cleaned_df['month'])

结合重命名的完整最佳实践代码 #

注意你已经把month重命名为yyyy_mm，后续操作要使用新列名：

# 1. 确保cleaned_df是独立副本（如果是切片生成的）
cleaned_df = cleaned_df.copy()

# 2. 重命名列
cleaned_df.rename(columns={
    'month':'yyyy_mm',
    'no_of_rainy_days':'no_of_rainy_days (days)', 
    'total_rainfall':'total_rainfall (mm)', 
    'mean_rh':'monthly_mean_humidity (%)', 
    'mean_sunshine_hrs':'mean_sunshine_hrs (hr)', 
    'cpi':'consumer_price_index (%)'
}, inplace=True)

# 3. 转换日期列类型
cleaned_df.loc[:, 'yyyy_mm'] = pd.to_datetime(cleaned_df['yyyy_mm'])

# 可选：设置日期显示格式
pd.options.display.date_format = '%Y-%m'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ricenix